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Temario del curso

Fundamentos de IA empresarial para PostgreSQL

  • Posicionamiento de PostgreSQL en la infraestructura de IA moderna.
  • Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de canalizaciones de datos.
  • Integración de IA con la estrategia de datos empresariales.

Despliegue de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA

  • Instalación de PostgreSQL y las extensiones de IA requeridas.
  • Configuración de pgvector y plugins de procesamiento de IA.
  • Optimización de PostgreSQL para el rendimiento de incrustaciones (embeddings) e inferencia.

Estrategias de integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI.
  • Desarrollo de APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL.
  • Incrustación de análisis impulsados por LLM directamente en consultas SQL.

Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica

  • Comprensión de incrustaciones (embeddings) y búsqueda por similitud vectorial.
  • Implementación de pgvector para recuperación semántica.
  • Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas.

Ajuste y optimización del rendimiento

  • Indexación y almacenamiento en caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA.
  • Ejecución de consultas en paralelo y particionamiento de cargas de trabajo.
  • Escalado horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA.

Seguridad, cumplimiento y gobernanza

  • Trazabilidad de datos y transparencia de modelos en PostgreSQL.
  • Control de acceso y registros de auditoría para datos de IA.
  • Cumplimiento de las normativas GDPR, SOC 2 e ISO 27001.

Automatización y monitoreo

  • Uso de IA para el monitoreo de bases de datos y detección de anomalías.
  • Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con LLMs.
  • Integración de los registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad potenciadas por IA.

Estudios de caso empresariales y hoja de ruta futura

  • Despliegues a escala empresarial de IA con PostgreSQL.
  • Optimización de costo-rendimiento en entornos de producción.
  • Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas de IA.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los sistemas de bases de datos relacionales y SQL.
  • Experiencia en administración y desarrollo con PostgreSQL.
  • Familiaridad con modelos de IA/ML y flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Público objetivo

  • Arquitectos de datos empresariales que integran IA con PostgreSQL.
  • Líderes de ingeniería responsables de sistemas de bases de datos impulsados por IA.
  • Administradores de bases de datos que gestionan entornos seguros habilitados para IA.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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